import paddle
class Model(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, obs_dim,act_dim):
        super(Model,self).__init__()
        # 3层全连接网络
        self.fc1 =  paddle.nn.Sequential(
                                        paddle.nn.Linear(obs_dim,128),
                                        paddle.nn.ReLU())

        self.fc2 = paddle.nn.Sequential(
                                        paddle.nn.Linear(128,128),
                                        paddle.nn.ReLU())
        self.fc3 = paddle.nn.Linear(128,act_dim)

    def forward(self, obs):
        # 输入state，输出所有action对应的Q，[Q(s,a1), Q(s,a2), Q(s,a3)...]
        h1 = self.fc1(obs)
        h2 = self.fc2(h1)
        Q = self.fc3(h2)
        return Q
#paddle.nn.Sequential是飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架中的一个类，
# 用于构建顺序的线性网络结构。它可以将多个神经网络层按照顺序添加到容器中，形成一个完整的神经网络模型。